【摘 要】
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化学数据挖掘可从海量数据中提取蕴含的知识,决策树方法是一种重要的挖掘工具.鉴于决策树在处理连续数据上的局限性,本研究提出先进行预处理,将连续属性离散化,通过特征选择
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化学数据挖掘可从海量数据中提取蕴含的知识,决策树方法是一种重要的挖掘工具.鉴于决策树在处理连续数据上的局限性,本研究提出先进行预处理,将连续属性离散化,通过特征选择删除其冗余量,以此为基础构建决策树.该方法可防止决策树模型'过细',使之具有良好的预报性能.将此方法应用于两个化学样品分类实例,效果良好.与贝叶斯分析和单一的决策树方法相比,其预报正确率有显著提高,且表达形式直观明确,易于理解和分析,适用于化学分类知识模式的挖掘.
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